基于BP神经网络的储能VSG参数自适应优化策略

来源：电子测量技术杂志2024年第23期北京时间：

作者：刘维莎，石荣亮，周其锋，钟志贤

单位：广西高校先进制造与自动化技术重点实验室(桂林理工大学) 桂林 541006

摘要：为改善传统虚拟同步发电机系统参数设计复杂及应对有功指令阶跃时的并网有功动态振荡问题，提出一种基于BP神经网络的储能VSG参数自适应优化策略。首先，阐述储能VSG的工作原理及其特性，分析虚拟惯量与虚拟阻尼对其并网有功动态响应特性的影响并确定参数的取值范围；其次，引入具有良好非线性映射性能的BP神经网络，将其应用于储能VSG参数自适应设计中，实现虚拟惯量和虚拟阻尼系数的实时动态调整，进而优化有功动态响应性能；最后，实验结果表明在有功指令突变工况下所述控制策略较固定参数VSG控制策略有功功率超调量从45%下降至2.5%，调节时间减少了0.89 s，输出频率幅值降低了0.1 Hz，这充分体现了所述策略的有效性和优越性。

关键词：虚拟同步电机;虚拟惯量;虚拟阻尼系数;BP神经网络;自适应控制

基金资助：国家自然科学基金（52467022）、广西壮族自治区研究生教育创新计划项目（YCSW2024372）资助